Войти

Избранное

0 Корзина

Смартфоны Холодильники Телевизоры Водонагреватели (бойлеры) Газонокосилки Духовые шкафы Посудомоечные машины Стиральные машины Триммеры

sales@lix.by
г.Минск, ул. Тимирязева, д.67, пом. 428
Пн - Пт: с 9:00 до 21:00
Сб - Вс: с 9:00 до 20:00

Doppelherz

# 使用Python实现简单的数据可视化下面是一个使用Python的matplotlib和seaborn库创建数据可视化的示例。这个例子展示了如何创建多种类型的图表，并添加自定义样式。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import font_manager # 设置中文字体（如果系统中有中文字体） # 请根据你的系统修改字体路径 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS', 'DejaVu Sans'] # plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置图表样式 plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid') sns.set_palette("husl") # 创建示例数据 np.random.seed(42) categories = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '产品E'] months = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'] # 创建销售数据 sales_data = pd.DataFrame({ '月份': np.tile(months, len(categories)), '产品': np.repeat(categories, len(months)), '销售额': np.random.randint(50, 200, size=len(categories)*len(months)), '利润': np.random.uniform(10, 50, size=len(categories)*len(months)) }) # 创建用户评分数据 ratings_data = pd.DataFrame({ '产品': categories, '评分': np.random.uniform(3.0, 5.0, size=len(categories)), '评价数量': np.random.randint(100, 1000, size=len(categories)) }) # 创建多子图图表 fig = plt.figure(figsize=(16, 10)) fig.suptitle('产品数据分析报告', fontsize=16, fontweight='bold', y=0.98) # 1. 柱状图 - 各产品总销售额 ax1 = plt.subplot(2, 3, 1) product_sales = sales_data.groupby('产品')['销售额'].sum().sort_values(ascending=False) bars = ax1.bar(product_sales.index, product_sales.values, color=sns.color_palette("husl", len(categories))) ax1.set_title('各产品总销售额', fontsize=12, fontweight='bold') ax1.set_ylabel('销售额 (万元)') ax1.set_xlabel('产品') # 在柱子上添加数值标签 for bar in bars: height = bar.get_height() ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 5, f'{int(height)}', ha='center', va='bottom', fontsize=9) # 2. 折线图 - 各月销售额趋势 ax2 = plt.subplot(2, 3, 2) monthly_sales = sales_data.groupby('月份')['销售额'].sum() ax2.plot(monthly_sales.index, monthly_sales.values, marker='o', linewidth=2.5, markersize=8) ax2.set_title('月度销售额趋势', fontsize=12, fontweight='bold') ax2.set_ylabel('销售额 (万元)') ax2.set_xlabel('月份') ax2.grid(True, alpha=0.3) # 3. 散点图 - 销售额与利润关系 ax3 = plt.subplot(2, 3, 3) scatter = ax3.scatter(sales_data['销售额'], sales_data['利润'], c=sales_data['销售额'], cmap='viridis', alpha=0.7, s=100, edgecolors='w', linewidth=0.5) ax3.set_title('销售额与利润关系', fontsize=12, fontweight='bold') ax3.set_xlabel('销售额 (万元)') ax3.set_ylabel('利润 (万元)') plt.colorbar(scatter, ax=ax3, label='销售额强度') # 4. 饼图 - 各产品销售额占比 ax4 = plt.subplot(2, 3, 4) wedges, texts, autotexts = ax4.pie(product_sales.values, labels=product_sales.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=sns.color_palette("husl", len(categories))) ax4.set_title('各产品销售额占比', fontsize=12, fontweight='bold') # 设置饼图文本样式 for autotext in autotexts: autotext.set_color('white') autotext.set_fontweight('bold') # 5. 箱线图 - 各产品销售额分布 ax5 = plt.subplot(2, 3, 5) box_data = [sales_data[sales_data['产品'] == cat]['销售额'].values for cat in categories] box = ax5.boxplot(box_data, labels=categories, patch_artist=True) ax5.set_title('各产品销售额分布', fontsize=12, fontweight='bold') ax5.set_ylabel('销售额 (万元)') ax5.set_xlabel('产品') # 设置箱线图颜色 colors = sns.color_palette("husl", len(categories)) for patch, color in zip(box['boxes'], colors): patch.set_facecolor(color) patch.set_alpha(0.7) # 6. 组合图 - 评分与评价数量 ax6 = plt.subplot(2, 3, 6) ax6_bar = ax6.bar(ratings_data['产品'], ratings_data['评价数量'], color=colors, alpha=0.7, label='评价数量') ax6.set_xlabel('产品') ax6.set_ylabel('评价数量', color='steelblue') ax6.tick_params(axis='y', labelcolor='steelblue') # 创建第二个y轴用于评分 ax6_2 = ax6.twinx() ax6_line = ax6_2.plot(ratings_data['产品'], ratings_data['评分'], color='crimson', marker='s', linewidth=2.5, markersize=8, label='评分') ax6_2.set_ylabel('评分 (1-5分)', color='crimson') ax6_2.tick_params(axis='y', labelcolor='crimson') ax6_2.set_ylim(0, 5.5) ax6.set_title('产品评分与评价数量', fontsize=12, fontweight='bold') # 合并图例 lines_labels = [ax6_bar] + ax6_line labels = [l.get_label() for l in lines_labels] ax6.legend(lines_labels, labels, loc='upper left') # 调整布局 plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96]) # 添加脚注 plt.figtext(0.5, 0.01, '数据来源: 模拟数据 | 生成时间: 2023年', ha='center', fontsize=9, style='italic', alpha=0.7) # 保存图表 plt.savefig('data_visualization_report.png', dpi=300, bbox_inches='tight') # 显示图表 plt.show() # 创建交互式图表（需要plotly库） try: import plotly.graph_objects as go import plotly.express as px from plotly.subplots import make_subplots # 创建交互式仪表板 fig_interactive = make_subplots( rows=2, cols=3, subplot_titles=('各产品总销售额', '月度销售额趋势', '销售额与利润关系', '各产品销售额占比', '各产品销售额分布', '产品评分与评价数量'), specs=[[{"type": "bar"}, {"type": "scatter"}, {"type": "scatter"}], [{"type": "pie"}, {"type": "box"}, {"type": "bar"}]] ) # 1. 柱状图 fig_interactive.add_trace( go.Bar(x=product_sales.index, y=product_sales.values, name='销售额', marker_color=px.colors.qualitative.Set3), row=1, col=1 ) # 2. 折线图 fig_interactive.add_trace( go.Scatter(x=monthly_sales.index, y=monthly_sales.values, mode='lines+markers', name='趋势', line=dict(color='royalblue', width=3)), row=1, col=2 ) # 3. 散点图 fig_interactive.add_trace( go.Scatter(x=sales_data['销售额'], y=sales_data['利润'], mode='markers', name='数据点', marker=dict(size=10, color=sales_data['销售额'], colorscale='Viridis', show

Быстрый просмотр

БАД Doppelherz Актив Селен (30таблеток)

БАД Doppelherz Актив Селен (30таблеток)

БАД Doppelherz Актив Селен (30таблеток)

БАД Doppelherz Актив Селен (30таблеток)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

БАД Doppelherz Актив Омега-3+Q10 (30капсул)

БАД Doppelherz Актив Омега-3+Q10 (30капсул)

БАД Doppelherz Актив Омега-3+Q10 (30капсул)

БАД Doppelherz Актив Омега-3+Q10 (30капсул)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

БАД Doppelherz Актив Омега-3 Форте (60капсул)

БАД Doppelherz Актив Омега-3 Форте (60капсул)

БАД Doppelherz Актив Омега-3 Форте (60капсул)

БАД Doppelherz Актив Омега-3 Форте (60капсул)

Гарантия (месяцев)

:

12

Быстрый просмотр

БАД Doppelherz Актив Омега-3 Жидкая (100мл)

БАД Doppelherz Актив Омега-3 Жидкая (100мл)

БАД Doppelherz Актив Омега-3 Жидкая (100мл)

БАД Doppelherz Актив Омега-3 Жидкая (100мл)

Гарантия (месяцев)

:

12

Комментарии

Загрузка комментариев...

Назад к списку

Главная Каталог 0 Корзина 0 Избранные Кабинет 0 Сравнение Акции Контакты Услуги Бренды Отзывы Компания Лицензии Документы Реквизиты Блог Обзоры

Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с политикой использования файлов cookie.